1．画像処理・機械学習のためのプログラミング技術
（1）画像処理・機械学習の概要
（2）開発環境
（3）開発技法とプログラミング実習
（4）プログラミング応用実習
（5）総合課題
2．オープンソースによる画像処理・認識プログラム開発
（1）画像処理システムの知識
（2）開発環境の構築
（3）開発技術
（4）画像処理プログラムの開発
（5）画像認識プログラムの開発
3．実習で学ぶニューラルネットワークと学習済モデルの活用
（1）人工知能概要
（2）ニューラルネットワークの仕組み
（3）公開されている学習済みモデルの活用
（4）Raspberry PiへのAIの搭載
4．ディープラーニングシステム開発技術
（1）CNN概要
（2）コードのメンテナンス性を高めるための手法
（3）独自データセットによる画像分類
（4）画像分類モデルの活用
（5）推定結果に対する評価
≪担当予定講師≫
高度ポリテクセンター
≪配布テキスト≫
書籍名 Python
ディープラーニングシステム実装法
出版社 科学情報出版株式会社
※事前に購入していただく必要はありません。
書籍名 はじめてのディープラーニング
pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション
出版社 ソフトバンククリエイティブ
入手先 https://www.sbcr.jp/product/4797396812/
入手方法（概要）
上記URLから「ご購入はこちら」のボタンをクリックすると、購入サイト一覧が表示されますので、表示サイトより購入
することができます。セミナーでは書籍内容を閲覧しながらサンプルコードを入力することもありますので、ご自身の
タブレットから閲覧できるようにしてご持参頂けると便利です。
※注1 テキストが、ダウンロードのみでの購入となったため、各自で購入していただくこととなりました。
そのため、受講料が変更になっています。
